UDTR — Radar mondial des droits de la Nature

IA Ética y Sostenibilidad a través del Método Ayni Multi-Neutrosófico Basado en Lógica Ancestral y Razonamiento N‑Aléctico

Identification

Clé publique

radar:r-7be169a1a2e1b21b6a5b6d8e79e3e27a

Auteurs

Leyva Vázquez, Maikel Y.

Année déclarée

2025

Langue déclarée

und

Type source

JournalArticle

Première détection

2026-11-13T15:28:37.389701+00:00

Dernière observation des métadonnées

2026-11-13T15:28:37.389701+00:00

Dernière vérification HTTP

Non effectuée

Institutions déclarées par la source

Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán

Résumé documentaire — langue originale

El presente artículo introduce el Método Ayni Multi-Neutrosófico, un marco innovador que fusiona las filosofías indígenas latinoamericanas con la lógica neutrosófica para orientar el desarrollo ético y sostenible de la inteligencia artificial. Basado en principios ancestrales como Ayni, Buen Vivir, In Lak’ech, Ch’ixi y Nepantla, este enfoque permite modelar juicios éticos plurales, ambiguos y contextualmente dependientes mediante Conjuntos Multi-Neutrosóficos (MNS). Una de sus aportaciones más relevantes es la Medida Euclidiana de Consenso Multi-Neutrosófico, diseñada para cuantificar el nivel de concordancia entre las evaluaciones de distintos actores sin eliminar las diferencias epistemológicas. Esta herramienta facilita la identificación de umbrales de convergencia durante deliberaciones interculturales, ofreciendo un instrumento robusto y flexible para la toma de decisiones éticas complejas. El método se ejemplifica mediante un estudio de caso que analiza la implementación de un sistema de diagnóstico basado en IA dentro de una comunidad indígena. Los hallazgos indican que la aplicación iterativa del principio Ayni, entendido como un proceso de negociación ética recíproca, incrementa tanto la alineación entre las partes como la legitimidad de las decisiones. Este trabajo demuestra que las lógicas indígenas, al formalizarse mediante la neutrosofía, no solo poseen un valor filosófico profundo, sino que también ofrecen herramientas metodológicas aplicables al diseño de sistemas de IA responsables y sostenibles. también operativamente valiosas para desarrollar tecnologías justas, inclusivas y sensibles al contexto.

Identifiants

DOI

10.5281/zenodo.16908136

OAI

oai:zenodo.org:16908136

Repères documentaires

Famille documentaire

article

Types déclarés par les sources

JournalArticle

Éditeurs

Zenodo

Les mentions d’entités ne constituent pas une preuve de reconnaissance juridique. La juridiction étudiée est distincte du pays d’affiliation des auteurs.

Sources

DataCite · Document 1

• Document · https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.16908136

Statut documentaire

Pertinence à examiner

Bibliothèque

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